% small.tex
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\usepackage{ulem}
\usepackage{lmodern}

\title{Clustering}
\author{Carlos Colmenares \and Kelwin Fernández}
\institute[UMBC]{
  Universidad Simón Bolívar, Sartenejas\\
  Diseño de Algoritmos II - CI5652\\[1ex]

}
\date{Junio, 2011}

\begin{document}

%--- the titlepage frame -------------------------%
\begin{frame}[plain]
  \titlepage
\end{frame}

\begin{frame}{Programa}
\tableofcontents
\end{frame}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\section{Definición}

\begin{frame}{Definición}

\begin{block}{Definición Informal}
El problema de clustering consiste en realizar una partición de un
conjunto, cuyos elementos son observaciones de algún tipo, de tal manera que los elementos en cada subconjunto
de la partición se asemejen unos a otros de cierta manera, mientras que los elementos
en subconjuntos distintos deben parecerse lo menos posible.
\end{block}
\end{frame}

\section{Metaheurísticas Implementadas}

\begin{frame}{Metaheurísticas Implementadas}
\begin{itemize}
\item Número fijo de centroides
	\begin{itemize}
	\item Local Search
	\item Iterated Local Search
	\item Taboo Search
	\item Variable Neighborhood Search
	\item Simulated Annealing
	\item Genetic Algorithm
	\item Hybrid Genetic Algorithm
	\item Alpha-Male Genetic Algorithm
	\end{itemize}
\item Número variable de centroides
	\begin{itemize}
	\item AntClust Algorithm
	\item AntClust Hybrid Algorithm
	\end{itemize}
\end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Metaheurísticas Implementadas}

\begin{block}{Local Search}
\textbf{Criterio de Parada: }número de iteraciones y estancamiento.

\textbf{Criterio de Aceptación: }mejor-mejor.
\end{block}

\pause
\begin{block}{Iterated Local Search}
\textbf{Criterio de Parada: }número de iteraciones.
\end{block}

\pause
\begin{block}{Taboo Search}
Memoria a corto plazo y 
Memoria a largo plazo.

\textbf{Criterio de Parada (corto plazo):} número de iteraciones.
\textbf{Criterio de Parada (largo plazo):} número de iteraciones e intensificación de elites.
\end{block}

\end{frame}

\begin{frame}{Metaheurísticas Implementadas}

\begin{block}{Variable Neighborhood Search}
\textbf{Criterio de Parada:} número de iteraciones y estancamiento.
\textbf{Criterio de Aceptación:} mejor-mejor
\end{block}

\pause
\begin{block}{Simulated Annealing}
\textbf{Criterio de Parada:} número de iteraciones.
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}{Metaheurísticas Implementadas}

\begin{block}{Genetic Algorithm}
Estacionario

\bigskip
\textbf{Criterio de Parada:} número de iteraciones.
\textbf{Criterio de Selección:} ruleta (5 parejas).
\textbf{Criterio de Reemplazo:} ruleta.
\textbf{Probabilidad de Mutación:} 0.3
\textbf{Proporción de Restart:} 0.3
\end{block}

\pause
\begin{block}{Hybrid Genetic Algorithm}
Análogo a los genéticos básicos pero intensificando
con búsqueda local a los hijos de cada generación.
\end{block}
\end{frame}

\begin{frame}{Metaheurísticas Implementadas}
\textbf{Alpha-Male Genetic Algorithm}
\includegraphics[scale=1]{lions.jpg}
\end{frame}
\end{document}